损失函数是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。 A 对 B 错

A 对。损失函数是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小的指标。损失函数是神经网络中的一个重要概念，其值越小代表模型的预测结果与真实值之间的误差越小，说明模型拟合得越好。常见的损失函数有均方误差损失函数、交叉熵损失函数等，不同的损失函数适用于不同的任务，如回归任务和分类任务等。在神经网络的训练过程中，通过最小化损失函数来优化模型的参数，提高模型的性能和泛化能力。